Modelos de distribución continua

Modelos de distribución de probabilidad de variables continuas

Al igual que en el caso de las distribuciones de probabilidad de variables discreta, en el caso de las distribuciones de probabilidadde variables continuas se tienen varios modelos teóricos que en seguida presentamos.

A la derecha de cada modelo aparece la función de densidad correspondiente a cada modelo.

• Uniforme. Es ladistribución en donde todos los eventos tienen la misma probabilidad. 
• Exponencial. Se utiliza para estudiar el tiempo entre dos sucesos.
• Beta. Sirve para el estudio de variaciones, a través devarias muestras, de un porcentaje que representa algún fenómeno.
• Gamma. Se utiliza para estudiar variables cuya distribución puede ser asimétrica.
• ji cuadrada (c²). Es una distribución asociadaa la prueba c², y se usa para comparar los valores observados con los esperados.
• Normal. Es la distribución más utilizada porque la mayoría de las variables utilizadas en fenómenos sociales sedistribuyen aproximadamente siguiendo este modelo. Es la que tocaremos a continuación y se le llama comúnmente distribución normal.

Modelos de distribuciones de probabilidad de variables discretas

•Uniforme. Es la distribución donde todos los eventos elementales tienen la misma probabilidad. Por ejemplo: tirar un dado, donde la función P(X=x)=1/6 para valores de x=1,2,3,4,5,6.
• Binomial. Esla que maneja la distribución de la probabilidad de obtener cierta cantidad de éxitos al realizar una cantidad de experimentos con probabilidad de éxito constante y con ensayos independientes.
•Geométrica. Es la distribución de la probabilidad de realizar cierto número de experimentos antes de obtener un éxito.
• Hipergeométrica. Es similar a la binomial, pero con un tamaño de muestra grande enrelación al tamaño de la población.

De Poisson. Es la distribución de la probabilidad de que ocurra un evento raro en un periodo de tiempo, un espacio o un lugar.

Distribución de probabilidad...